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====== Processo de Criação Dimensional em 4 Etapas======

===== Definições Iniciais: =====

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</WRAP>
==== 1. Selecione o Processo de Negócio a ser Modelado. ====

Um processo é uma atividade de negócio natural, executada na empresa, que normalmente é aceita por um sistema de coleta de dados de origem. Ouvir os usuários é o meio mais eficiente para selecionar um processo de negócio. As medições de desempenho que eles analisam no Data Warehouse resultam de processos de medições do negócio.

**É importante lembrar que não estamos nos referindo a um departamento ou função de negócio de uma empresa quando falamos de processos de negócio.** \\ Por exemplo, criamos um modelo dimensional único para tratar os dados de pedidos, em vez de criarmos modelos separados para os departamentos de vendas e de marketing, que desejam, ambos, acessar dados de pedidos. Concentrando-nos nos processos de negócio em vez de adotarmos uma abordagem departamental, podemos fornecer informações consistentes, de forma mais econômica, a toda empresa. Se estabelecermos modelos dimensionais para cada departamento, inevitavelmente duplicaremos os dados com diferentes rótulos e terminologias. Múltiplos fluxos de dados em modelos dimensionais separados nos tornarão mais vulneráveis a inconsistências nos dados. A melhor maneira de garantir a consistência é publicar os dados uma única vez. Uma única publicação também reduz o esforço de desenvolvimento de extração, transformação e carga (ETL - //extract-transformation-load)//), bem como o gerenciamento contínuo de dados e a quantidade de memória em disco.

==== 2. Declare o Grão (Nível de Detalhe) do Processo de Negócio. ====

Declarar o grão significa especificar //exatamente// o que uma linha da tabela de fato representa. O grão exprime o nivel de detalhe associado às medidas de tabelas de fatos. Ele fornece a resposta para a pergunta:
//Como se descreve uma linha específica na tabela de fatos?//

São exemplos de declaração de grão:

  * Um item de linha individual em um //ticket// de vendas a varejo de um cliente, à medida que é lido por um dispositivo de varredura (//scanner//);
  * Um item de linha em uma conta recebida de um médico;
  * Um cartão de embarque individual para entrar no avião;
  * Um instantâneo diário dos níveis de estoque de cada produto em um warehouse;
  * Um instantâneo mensal de cada conta bancária.

Frequentemente, equipes de Data Warehouse procuram pular essa etapa aparentemente desnecessária do processo. \\ ** Não faça isso! É extremamente importante que todos da equipe de projeto estejam de acordo em relação à granularidade da tabela de fatos. É praticamente impossível conseguir concluir a etapa 2 sem declarar o grão.** \\ Tambem devemos avisá-los de que uma declaração de grão inapropriada atrapalhará a implementação de um Data Warehouse. Declarar o grão é uma etapa fundamental, que não pode ser negligenciada. Você pode verificar nas etapas 3 ou 4 se a declaração está errada. Em seguida, é necessário retornar à etapa 2, declarar novamente o grão correto e prosseguir com as etapas 3 e 4 outra vez.

Mais informações em **[[=ajuda:gerencial:a_granularidade_de_dados_de_um_data_warehouse|A granularidade de dados de um Data Warehouse]]**

==== 3. Escolha as Dimensões que se Aplicam a Cada Linha da Tabela de Fatos. ====

As dimensões não estão inseridas no cerne da pergunta //Como os homens de négocios descrevem os dados que resultam do processo de negócio?// Queremos ilustrar nossas tabelas de fatos com um conjunto consistente de dimensões que representem todas as descrições possíveis e que utilizem valores únicos no contexto de cada medida. Quando não há dúvidas a respeito do grão, geralmente as dimensões podem ser identificadas muito facilmente. Com a escolha de cada dimensão, listaremos, em forma de texto todos os atributos distintos que alimentarão cada tabela de dimensão. São exemplos de dimensões comuns: **Data, Produto, Cliente, Tipo de Transação e Status**.

==== 4. Identifique os Fatos Numéricos que Preencherão Cada Linha da Tabela de Fatos. ====

Os fatos são determinados pela resposta à pergunta: //O que estamos medindo?// Os usuários da área de negócio estão profundamente interessados em analisar essas medidas de desempenho do seu processo de negócio. Todos os fatos (candidatos em um projeto) devem ser verdadeiros para o grão definido na **Etapa 2**. Os fatos que claramente pertencem a grãos diferentes devem constar de tabelas de fatos separadas. Fatos típicos são valores numéricos aditivos, como por exemplo: **Quantidade Pedida ou Valor de Custo em Dólar**.

Para mais informações consulte: **[[=ajuda:gerencial:tipos_de_metricas_existentes_no_Data_Warehouse|Tipos de métricas existentes no Data Warehouse ]]**


=====Requisitos x Realidade=====
  * Devemos considerar ainda dois fatores quando o assunto é criação dimensional: os **Requisitos de Negócio** e os **Dados Disponíveis**. Caso os dados disponíveis não atendam às necessidades do negócio, os sistemas transacionais devem ser adequados para que as análises possam ser feitas da maneira desejada.
  * Não devemos considerar os mesmos modelos de dados para negócios diferentes. Cada negócio tem necessidades específicas que devem ser atendidas através de uma análise minuciosa dos processos de negócio.

---//fonte:	Ralph Kimball, Margy Ross - The Data Warehouse Toolkit, 3rd Edition - The Definitive Guide to Dimensional Modeling//
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